Poster — Thur Eve — 01: Dynamic Aperture Optimization in MERT Using Direct Aperture Optimization
Notice bibliographique
Résumé
The advantage of modulated electron radiation therapy (MERT) comes from the defined electron range and sharp fall‐off offered with electron beams, combined with complex inverse planning techniques to conform dose to the target and reduce dose to organs at risk (OAR) beyond the target. Recent studies have evaluated the feasibility of various electron collimator devices for shallow tumor treatments. Despite the promising MERT studies, a MERT system comparable to IMRT is not commercailly available. In this work we investigate a dynamic aperture optimization process, which dynamically optimizes the aperture shapes and weights using direct aperture optimization (DAO) and is applicable to the McGill MERT delivery process using the Few‐Leaf‐Electron‐Collimator (FLEC). This study presents the optimization code (DADAO), and a plan comparison to commercially available photon beam optimization algorithms using a basic target and organ at risk geometry. A FLEC‐DADAO plan was benchmarked to plans generated from TomoTherapy and Varian Eclipse IMRT and RapidArc in order to establish a baseline level of confidence. Results were analyzed using dose volume histograms (DVH) and isodose plots. The DADAO plan was comparable to the clinical plans, competitive in its ability to reduce the dose to OAR but weaker in its ability to highly conform the dose to the target objectives. The DADAO code for MERT demonstrates potential to optimize electron planning and reduce the low‐dose irradiated volume including the low dose to the OAR at a slight cost in target coverage as compared to photon techniques.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».